Ordinal factor analysis can help in

Ordinal factor analysis can help in explaining correlations between variables. If the variables correlate strongly with each other, and it cannot be assumed that correlations are zero, there might be common factors in the background. Thus, the variables may share a mutual concept which is examined in this study. Our own views on the various dimensions of customer satisfaction in construction were tested with the RALA material using ordinal factor analysis. One of its benefits is that it allows the use of ordinal indicator variables (Joreskog and Sorbom, 1996).
In the study, factor analyses were performed with several numbers of factors. The final conclusion was that a solution with ten factors would be ideal. This was due to the fact that over-simplification brought about through decreasing the number of factors was to be avoided as then essential matters could be omitted from examination. On the other hand, the number of factors should be significantly lower than the original 22 variables. A further important matter in selecting the factors was examining them on the level of concepts and contents, i.e. how well they describe the various factors of construction.
Rotated factor matrix and correlations between factors are presented in Tables III and IV. Inter-factor correlations vary between 0.447 and 0.646. When examining and interpreting the factor matrix, it is essential to note that each variable describes all of the factors to a certain extent. However, the greater the influence a variable has in each factor the better it describes the factor in question. In Table III, the most significant loadings have been marked in italics. The size of a loading cannot be explicitly defined but generally, values between 0.3 and 0.5 are considered significant (de Vaus, 1994).
The first four factors have factors describing the end result and the end-phase operations of the project loaded onto them, such as the contractual work quality, management and implementation of quality assurance procedures agreed upon, the functionality of the handover control, and the status of the control material and maintenance manual. The other six factors loaded highly on various variables. Some variables, such as adherence to schedule in accordance with common agreements, the supplier’s personnel’s capacity for co-operation, and the quality of overall service level loaded on two factors. This implies that, for example, the services provided by the contractor are connected to several of the central processes of construction.
The fifth factor was loaded by variables compdegr (0.77), repadefe (0.67), and schedule (0.56). The greatest loads on the sixth factor were caused by variables safety (0.81), environ (0.83), cleanord (0.63), and official (0.27). The seventh factor was mostly loaded by changeag (0.61) but also reclamat (0.37) and co opera had a great impact. The greatest loads on the eighth factor was caused by access (0.87) and infoflow (0.67). On the ninth factor, variables workskill (0.79) and empcommi (0.73) load most highly. The last factor was loaded, for instance, by variables sitesupe (0.38), schedule (0.31) and official (0.31).

Kết quả (Việt) 1:

Tự yếu tố phân tích có thể giúp giải thích về mối tương quan giữa các biến. Nếu các biến tương quan mạnh mẽ với nhau, và nó không thể được giả định rằng mối tương quan là zero, có có thể là yếu tố phổ biến trong nền. Vì vậy, các biến có thể chia sẻ một khái niệm lẫn nhau được kiểm tra trong nghiên cứu này. Quan điểm riêng của chúng tôi về các kích thước khác nhau của sự hài lòng của khách hàng trong xây dựng đã được thử nghiệm với các vật liệu RALA bằng cách sử dụng phân tích các yếu tố tự. Một trong những lợi ích của nó là nó cho phép việc sử dụng các chỉ báo tự biến (Joreskog và Sorbom, 1996).Trong nghiên cứu, phân tích yếu tố đã được thực hiện với số lượng nhiều yếu tố. Kết luận cuối cùng là một giải pháp với 10 yếu tố sẽ là lý tưởng. Điều này là do thực tế là over-đơn giản hóa mang lại thông qua giảm số lượng các yếu tố là để tránh như sau đó khái quát những vấn đề có thể được bỏ qua từ kỳ thi. Mặt khác, số lượng các yếu tố nên thấp hơn đáng kể so với các biến 22 ban đầu. Một vấn đề quan trọng hơn nữa trong việc lựa chọn các yếu tố đã kiểm tra chúng vào mức độ khái niệm và nội dung, ví dụ như thế nào tốt họ mô tả các yếu tố khác nhau xây dựng.Ma trận các yếu tố xoay và mối tương quan giữa các yếu tố được trình bày trong bảng III và IV. Mối tương quan giữa các yếu tố khác nhau giữa 0.447 và 0.646. Khi xem xét và giải thích các ma trận nhân tố, nó là cần thiết để lưu ý rằng mỗi biến mô tả tất cả các yếu tố để một mức độ nhất định. Tuy nhiên, càng lớn ảnh hưởng một biến có trong mỗi yếu tố thì tốt hơn nó mô tả các yếu tố trong câu hỏi. Trong bảng III, quan trọng nhất khi đã được đánh dấu trong chữ nghiêng. Kích thước của một tải không thể được xác định một cách rõ ràng, nhưng nói chung, các giá trị giữa 0,3 và 0,5 được coi là đáng kể (de Vaus, 1994).Các yếu tố đầu tiên bốn có yếu tố mô tả các kết quả cuối cùng và hoạt động giai đoạn cuối của dự án nạp vào họ, chẳng hạn như chất lượng công việc theo hợp đồng, quản lý và thực hiện các chất lượng đảm bảo thủ tục thoả thuận, các chức năng của bộ điều khiển bàn giao và tình trạng của các kiểm soát tài liệu và bảo trì hướng dẫn sử dụng. Sáu yếu tố nạp rất cao vào các biến. Một số biến, chẳng hạn như tuân thủ lịch trình phù hợp với thỏa thuận chung, các nhà cung cấp nhân sự năng lực hợp tác và chất lượng của toàn bộ dịch vụ cấp nạp vào hai yếu tố. Điều này có nghĩa rằng, ví dụ, các dịch vụ được cung cấp bởi các nhà thầu được kết nối với một số các quá trình xây dựng Trung tâm.Yếu tố thứ năm đã được nạp bởi biến compdegr (0,77), repadefe (0,67) và lịch trình (0,56). Tải trọng lớn nhất trên các yếu tố thứ sáu đã được gây ra bởi biến an toàn (0,81), environ (0,83), cleanord (0,63), và chính thức (0,27). Yếu tố thứ bảy chủ yếu được nạp bởi changeag (0,61) nhưng cũng reclamat (0,37) và co opera đã có tác động rất lớn. Tải trọng lớn nhất trên các yếu tố thứ tám là do truy cập (0,87) và infoflow (0,67). Trên các yếu tố thứ chín, biến workskill (0,79) và empcommi (0,73) tải cao nhất. Các yếu tố cuối cùng đã được nạp, ví dụ, bằng cách biến sitesupe (0,38), tiến độ (0,31) và chính thức (0,31).

Kết quả (Việt) 2:

Phân tích nhân tố thứ có thể giúp đỡ trong việc giải thích mối tương quan giữa các biến. Nếu các biến tương quan chặt chẽ với nhau, và nó không thể được giả định rằng mối tương quan bằng không, có thể có yếu tố phổ biến trong nền. Như vậy, các biến có thể chia sẻ một khái niệm chung được xem xét trong nghiên cứu này. Quan điểm của chúng tôi về các khía cạnh khác nhau của sự hài lòng của khách hàng trong xây dựng đã được thử nghiệm với các vật liệu Rala sử dụng phân tích yếu tố tự. Một trong những lợi ích của nó là nó cho phép sử dụng các biến chỉ số thứ tự (Joreskog và Sorbom, 1996).
Trong nghiên cứu, phân tích yếu tố được thực hiện với một vài số yếu tố. Kết luận cuối cùng là một giải pháp với mười yếu tố sẽ là lý tưởng. Điều này là do thực tế là quá đơn giản mang lại bằng cách giảm bớt số lượng các yếu tố là có thể tránh được như sau đó các vấn đề cần thiết có thể được bỏ qua từ kiểm tra. Mặt khác, số lượng các yếu tố cần được thấp hơn 22 biến gốc đáng kể. Một vấn đề quan trọng hơn trong việc lựa chọn các yếu tố được xem xét chúng vào mức độ khái niệm, nội dung, nghĩa là như thế nào họ mô tả các yếu tố khác nhau của xây dựng.
Ma trận nhân tố xoay và mối tương quan giữa các yếu tố này được trình bày trong Bảng III và IV. Mối tương quan liên hệ khác nhau giữa 0,447 và 0,646. Khi kiểm tra và giải thích các yếu tố ma trận, nó là điều cần thiết để lưu ý rằng mỗi biến mô tả tất cả các yếu tố đến một mức độ nhất định. Tuy nhiên, càng lớn thì ảnh hưởng của một biến có trong mỗi yếu tố tốt hơn nó mô tả các yếu tố trong câu hỏi. Trong bảng III, các tải trọng đáng kể nhất đã được đánh dấu in nghiêng. Kích thước của một tải không thể được định nghĩa một cách rõ ràng, nhưng nói chung, giá trị giữa 0,3 và 0,5 được coi là đáng kể (de Vaus, 1994).
Bốn yếu tố đầu tiên có yếu tố miêu tả kết quả cuối cùng và các hoạt động cuối giai đoạn của dự án được nạp vào họ, như chất lượng theo hợp đồng làm việc, quản lý và thực hiện các thủ tục đảm bảo chất lượng đã thoả thuận, các chức năng của điều khiển bàn giao, và tình trạng của các nhãn hiệu tài liệu điều khiển và bảo trì. Sáu yếu tố khác được tải cao trên các biến khác nhau. Một số biến, chẳng hạn như sự tuân thủ lịch trình phù hợp với các thỏa thuận chung, năng lực nhân viên của các nhà cung cấp cho hợp tác, và chất lượng của các cấp độ dịch vụ tổng thể nạp vào hai yếu tố. Điều này ngụ ý rằng, ví dụ, các dịch vụ được cung cấp bởi các nhà thầu được kết nối với một số các quá trình trung ương xây dựng.
Yếu tố thứ năm đã được nạp bởi biến compdegr (0,77), repadefe (0.67), và lịch (0,56). Các tải lớn vào các yếu tố thứ sáu đã được gây ra bởi biến an toàn (0,81), môi trường (0,83), cleanord (0,63), và chính thức (0.27). Yếu tố thứ bảy đã được chủ yếu là nạp bằng changeag (0,61) nhưng cũng reclamat (0.37) và opera đồng đã có một ảnh hưởng lớn. Các tải lớn vào các yếu tố thứ tám là do truy cập (0,87) và infoflow (0.67). Vào các yếu tố thứ chín, biến workskill (0,79) và empcommi (0,73) tải cao nhất. Yếu tố cuối cùng đã được nạp, ví dụ, bằng cách biến sitesupe (0,38), lịch trình (0.31) và chính thức (0.31).